列車前方監視におけるAIの判断ミスのトレース手法に関する基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER22037,MSS22009

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道/【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム合同研究会

発行日: 2022/02/28

タイトル(英語): Basic Study of AI Misjudgment Tracing Method in Train Forward Surveillance

著者名: 高橋 宏侑(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所),向嶋 宏記(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Hiroyuki Takahashi(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute),Hiroki Mukojima(Railway Technical Research Institute)

キーワード: ＡＩ|列車前方監視|人物検知|信頼度|Artificial Intelligence|Train Forward Surveillance|People Detection|Confidence rate

要約(日本語): 近年、鉄道において画像処理型によるAIを用いた前方監視技術の開発が多く行われているが、AIの判断は必ずしも正しいとは限らない。AIを鉄道の安全に関わる装置に適用するためにも、列車運行の安全に直接関わる装置におけるAIの判断根拠を特定する必要がある。本研究では、AIが対象を検知できなかった画像に着目し、それらに対して複数の画質変換を施すことで、AIの物体検知に寄与する画像補正手法を検討した。その結果を報告する。

要約(英語): AI judgments are not always correct. In order to apply AI to equipment related to railway safety, it is necessary to identify the basis for AI's judgment in devices that are directly related to the safety of train operation. Therefore, we have developed a method to trace the cause of AI's misjudgment. In this paper, focusing on the image that AI could not detect the target, we describe our proposal methods related to AI's detection by applying multiple image quality conversions to them.

本誌: 2022年3月3日交通・電気鉄道/マイクロマシン・センサシステム合同研究会

本誌掲載ページ: 43-48 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,050 Kバイト